读写一致 && MySQL&&Redis

存储一致性&& CPU存储 && L1L2Cache等等 

不懂CPU如何读写内存还敢说自己是程序员？ - 知乎 (zhihu.com)

数据一致性的含义：

它目的不是说==》两个线程并发读写，然后某个线程获得的数据是旧数据

而目的是==》过了一小段时间，缓存数据和数据库中的数据是不是一致的。或者说主从数据库中的数据是不是一致的。

==》为啥会不一致，我觉得主要原因就是过期策略导致的。若热点数据长时间不过期，里面一直放着旧数据，这不出问题了么

1. 缓存雪崩：缓存雪崩的关键在于在同一时间大规模的key失效。

出现原因：①Redis宕机 ② Redis中的大量数据采用同一过期时间

解决措施：①熔断机制，当请求流量达到阈值，就提示一会再进入，保证一部分用户可用，另一部分多刷新几次也能用

                  ②提高数据库容灾能力，读写分离，分库分表，提高数据库可靠性可用性

                  ③将Redis变成集群

2. 缓存击穿：热点数据过期，大量请求直接访问数据库

解决措施：①业务允许热点数据不设置过期时间

                  ②当热点数据过期时，使用互斥锁，降低同一时间访问数据库的请求数量

3. 缓存穿透：恶意攻击，访问不存在于数据库中的请求，那Redis中没缓存。自然要访问MySQL

解决措施：布隆过滤器

常见的缓存读写策略：旁路缓存、读写穿透、异步缓存

(一)旁路缓存：适合读请求多的情况

读：

数据先从cache里面读，如果有，读走；

如果没有，从MySQL中获取，写入Redis再返回。

写：

先更新DB，然后删除Redis中的缓存

（二）读写穿透：==》把Redis视作主要的数据存储空间，读和写都在对Redis

读：数据先从cache里面读，有就直接读走

如果没有，从MySQL中读取，写入缓存，然后再返回。

==》和旁路缓存的区别在于：旁路缓存是全由用户去做的，数据不存在就自己写代码从MySQL中读，load到Redis中；但是读写穿透则是：用户就直接和缓存交互，缓存和数据库的交互有缓存自己处理，不用用户操心。

写：

先查看该更新写数据在Cache中是否存在，若不存在直接写入数据库

若存在，那么，先更新Cache，而后Cache自己

（三）

延时双删：==》解决Redis和MySQL数据一致性

删除两次：写库前后都进行 Redis 的删除操作

实现逻辑：

在修改MySQL前删一次cache；

修改MySQL（数据库数据）；

延迟等待一小段时间（避免此时的读操作 正在把 之前读到的旧数据写回到Cache的路上，等这个读操作把旧数据写回到cache，然后在删除，这样就避免了，我这边刚删完，写操作就带着旧数据写回到Cache中了，这不白删除了嘛）；

再次删除cache中的数据

再读一读这些在总结整理：

ref:Redis和Mysql如何保证数据一致?面试可以这样说自己的看法 - 知乎 (zhihu.com)

缓存与数据库一致性问题深度剖析 （修订） (qq.com) 

3种缓存读写策略都不了解？面试很难让你通过啊兄弟！ (qq.com)